Mi az a GEO (Generative Engine Optimization)?

A GEO az AEO továbbfejlesztése a generált válaszok korszakára, ahol nem egyetlen válaszblokk, hanem egy teljes AI-narratíva részeként kell megjelenni.

 

Mit nevezünk generative engine-nek?

A generative engine olyan mesterséges intelligencia alapú rendszer, amely a felhasználó kérdésére nem egyetlen meglévő választ választ ki, hanem új, összetett választ generál több forrás, kontextus és mintázat alapján.
Ezek a rendszerek nem pusztán információt keresnek, hanem szintetizálják a tudást, majd egy egységes válaszban jelenítik meg.

A generative engine-ek működése alapvetően eltér a klasszikus keresőmotorokétól és az answer engine-ekétől is:

• nem weboldalakat listáznak,

• nem egyetlen válaszblokkot emelnek ki,

• hanem teljes válasznarratívát hoznak létre.

Példák generative engine-ekre

A legismertebb generative engine-ek közé tartoznak:

• a ChatGPT,

• a Google AI Overviews (korábban SGE),

• a Gemini,

• a Perplexity,

• valamint más, generatív AI-alapú kereső- és válaszrendszerek.

Ezek a platformok a válaszokat dinamikusan állítják össze, és gyakran több forrásból származó információt egyesítenek.

A GEO célja, hogy egy weboldal tartalma ne csak válaszként, hanem a generált válasz szerves részeként legyen értelmezhető a generative engine-ek számára.

Hogyan működik a GEO (Generative Engine Optimization)?

A GEO célja, hogy egy weboldal tartalma beépülhessen az AI által generált válaszok szerkezetébe, ne csupán egyetlen idézhető blokk vagy forrás legyen.
A generative engine-ek nem „választanak”, hanem összeállítanak: több forrásból, több nézőpontból és több tartalmi egységből hoznak létre egy új válasznarratívát.

Működési elvek

A GEO működésének alapjai:

• Narratíva-kompatibilis tartalom
  A tartalom nem izolált válaszokra épül, hanem összefüggő, logikusan felépített magyarázatokra.

• Forrás- és kontextus-illeszkedés
  A generative engine-ek azt vizsgálják, hogy egy tartalom milyen szerepet tud betölteni a teljes válaszban (definíció, magyarázat, példa, konklúzió).

• Fogalmi és tematikus lefedettség
  A GEO során nem egyetlen kérdésre optimalizálunk, hanem egy teljes témakör szemantikus lefedésére.

• Koherencia és következetesség
  Az AI rendszerek előnyben részesítik azokat a forrásokat, amelyek stílusban, logikában és állításokban egységesek.

Míg az AEO esetében a hangsúly azon van, hogy egy tartalom konkrét válaszként jelenjen meg, addig a GEO célja az, hogy a weboldal tartalma része legyen egy generált válasz egészének.
Ez azt jelenti, hogy a GEO nem egyetlen pozíciót céloz, hanem folyamatos jelenlétet az AI által létrehozott válaszokban.

A GEO lényege, hogy a tartalom nem idézett elem, hanem építőelem legyen az AI által generált válaszokban.

GEO vs AEO vs SEO – mi a különbség?

A SEO, az AEO és a GEO nem egymást kizáró módszertanok, hanem különböző szinteken működő optimalizálási megközelítések.
A különbség elsősorban abban rejlik, hogy milyen típusú keresési és válaszadási környezetre készítik fel a tartalmakat.

Összehasonlító táblázat

 

A SEO továbbra is az online láthatóság alapját jelenti, azonban az AI-alapú keresési környezetben önmagában már nem elegendő.
Az AEO a konkrét kérdésekre adott válaszokra fókuszál, míg a GEO ennél is tovább megy: azt vizsgálja, hogy egy weboldal tartalma milyen szerepet tud betölteni egy teljes, generált válaszban.

A GEO a SEO és az AEO fölött helyezkedik el, mint tematikus és narratíva-szintű optimalizálás az AI-alapú válaszadás világában.

Miért lett szükség a GEO-ra (Generative Engine Optimization)?

Az AI-alapú keresés fejlődésével nemcsak az változott meg, hogyan keresnek az emberek, hanem az is, hogyan állítják elő a válaszokat az AI rendszerek.
A generative engine-ek már nem egyszerűen információt emelnek ki, hanem összetett válaszokat generálnak, amelyek több forrásból származó tudást egyesítenek.

Ebben a környezetben a hagyományos optimalizálási megközelítések már nem fedik le teljes mértékben az új működési logikát.

Fő okok

A GEO megjelenésének legfontosabb okai:

• Generált válaszok térnyerése
  Az AI rendszerek egyre gyakrabban hoznak létre új, összefüggő válaszokat ahelyett, hogy meglévő tartalmakat idéznének.

• Narratíva-alapú válaszadás
  A válaszok nem izolált információkból állnak, hanem egy logikusan felépített magyarázat részei.

• Források szerepének átalakulása
  A weboldalak nem önálló válaszokként, hanem építőelemként jelennek meg az AI által generált tartalomban.

• Komplex keresési szándékok
  A felhasználói kérdések egyre összetettebbek, amelyekhez tematikus lefedettségre van szükség.

Míg az AEO arra ad választ, hogy egy tartalom hogyan jelenjen meg válaszként, addig a GEO azt vizsgálja, hogy a tartalom hogyan illeszkedik egy teljes válasz struktúrájába.
Ez a különbség tette szükségessé a GEO mint önálló optimalizálási módszertan megjelenését.

A GEO nem trend, hanem válasz arra, hogy az AI rendszerek hogyan generálnak tartalmat, nem csupán arra, hogy mit idéznek.

Ki foglalkozik GEO-val Magyarországon?

A Generative Engine Optimization (GEO) Magyarországon jelenleg még kezdeti szakaszban lévő terület.
A legtöbb digitális ügynökség és szakértő továbbra is klasszikus SEO-megközelítésekben gondolkodik, miközben az AI-alapú, generált válaszokra épülő keresési környezet új típusú optimalizálást igényel.

A GEO nem egyszerűen a SEO vagy az AEO továbbfejlesztése, hanem külön optimalizálási szint, amely a teljes válasznarratívában betöltött szerepet vizsgálja.
Éppen ezért jelenleg kevés olyan szereplő van a hazai piacon, aki kifejezetten a generatív AI-rendszerek működésére építi a stratégiáját, nem pedig meglévő szolgáltatások kiegészítéseként kezeli a GEO-t.

Magyarországon az elsők között a Agrand Digital Labs kezdett AEO- és GEO-fókuszú módszertan kialakításával foglalkozni.
A megközelítés alapja nem az egyes kulcsszavak vagy oldalak optimalizálása, hanem az, hogy a tartalmak hogyan illeszkednek az AI által generált válaszok teljes szerkezetébe.

A GEO hazai jelentősége várhatóan gyorsan növekedni fog az AI-alapú keresési és válaszadási rendszerek további elterjedésével.
Ebben a környezetben azok a szereplők kerülnek előnybe, akik nem utólag reagálnak, hanem már a generatív válaszlogika korai szakaszában fogalmi és gyakorlati tapasztalatot építenek.